Causal Effects of Breast Cancer Risk Factors across Hormone Receptor Breast Cancer Subtypes: A Two-Sample Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear if established breast cancer risk factors exert similar causal effects across hormone receptor breast cancer subtypes. We estimated and compared causal estimates of height, body mass index (BMI), type 2 diabetes, age at menarche, age at menopause, breast density, alcohol consumption, regular smoking, and physical activity across these subtypes. METHODS: We used a two-sample Mendelian randomization approach and selected genetic instrumental variables from large-scale genome-wide association studies. Publicly available summary-level Breast Cancer Association Consortium data (n = 247,173; 133,384 cases, 113,789 controls) for the following subtypes were included: luminal A-like (45,253 cases), luminal B-/HER2-negative-like (6,350 cases), luminal B-like (6,427 cases), HER2-enriched (2,884 cases), and triple-negative (8,602 cases). We employed multiple Mendelian randomization methods to evaluate the strength of causal evidence for each risk factor-subtype association. RESULTS: Collectively, our analyses indicated that increased height and decreased BMI are probable causal risk factors for all five subtypes. For the other risk factors, the strength of evidence for causal effects differed across subtypes. Heterogeneity in the magnitude of causal effect estimates for age at menopause and breast density was explained by null findings for triple-negative tumors. Regular smoking was the sole risk factor for which there was no evidence of a causal effect on any subtype. CONCLUSIONS: This study suggests that established breast cancer risk factors differ across hormone receptor subtypes. IMPACT: Our results are valuable for the development of primary prevention strategies, improvement of breast cancer risk stratification in the general population, and identification of novel breast cancer risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,120 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».